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含DG随机出力的配电网多目标无功优化

发布时间:2019-07-11 11:57
【摘要】:针对分布式电源(DG)出力具有间歇性和不确定性的问题,建立了基于两点估计法(2PEM)含DG随机出力的配电网概率潮流计算模型,并将基于Pareto最优前沿解集的多目标进化算法(MOEA)与两点估计概率计算模型相结合,建立了以网损、节点电压偏移量及优化成本为目标函数的多目标无功优化模型。将该优化模型应用于IEEE33标准节点测试系统中的仿真结果表明,该方法具有较好的适应性,能为决策者提供多样性选择,增加了决策的灵活性。
文内图片:图1基于PSO算法的多目标无功优化流程Fig.1Flowchartofmulti-objectivereactivepower
图片说明: 集中任意挑选出一个粒子作为群体最优粒子。更新非劣解集操作是指将当前不受其他粒子及非劣解集中的粒子支配的新粒子放入非劣解集中,并在每次粒子更新前都从非劣解集中任意挑选一个粒子作为群体最优粒子。(2)粒子最优。粒子最优包括个体最优粒子和群体最优粒子,其中个体最优粒子的更新方式是从当前新粒子和个体最优粒子中选择支配粒子,若两个粒子都是非支配粒子,则从中任意选择一个粒子作为新的个体最优粒子,而群体最优粒子是从非劣解集中随机选择的。基于PSO算法的多目标无功优化流程见图1。图1基于PSO算法的多目标无功优化流程Fig.1Flowchartofmulti-objectivereactivepoweroptimizationbasedonPSOalgorithm5算例分析本文在Matlab7.0平台上将MOPSO算法应用于含DG随机出力的IEEE33节点配电系统。MOPSO算法的参数设置为N=50,T=100,η1=2,η2=2,ω=0.6,vmax=2,vmin=-2。风电和光伏的强度分别服从Weibull和Beta分布,概率密度函数参数[9,10]k=2.15、c=8.30、α=0.45和β=9.18。负荷期望值为IEEE33节点系统所给的负荷,负荷方差在[0,,0.005p.u.]之间随机产生。有载调压变压器的调节范围为0.9~1.1p.u.,档位数为±8,步进量百分比为1.25%。图2为IEEE33节点配电系统。图2中在节点1与输电母线之间增加一个有载调压变压器、在节点2、
文内图片:图2IEEE33接线图Fig.2DiagramofIEEE33-bussystem
图片说明: 调节范围为0.9~1.1p.u.,档位数为±8,步进量百分比为1.25%。图2为IEEE33节点配电系统。图2中在节点1与输电母线之间增加一个有载调压变压器、在节点2、13处分别增加一个光伏电站(DG1)和一个风电场(DG2)、在节点6、31处各安装可投切并联电容器5组和10组,每组容量为50kvar,各控制变量约束的条件见表1。未计入DG无功调节能力的IEEE33配电系统的网损分别为0.1348p.u.、图2IEEE33接线图Fig.2DiagramofIEEE33-bussystem·197·
【作者单位】: 河海大学能源与电气学院;石河子大学师范学院;
【基金】:教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC880077)
【分类号】:TM714.3

【参考文献】

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